Корректурная проба бурдона интерпретация результатов: Для чего нужна младшим школьникам корректурная проба Бурдона?

Опубликовано автором

Результаты корректурной пробы. — Студопедия

Поделись с друзьями: 

СОДЕРЖАНИЕ

Введение ……………………………………………………………………. 4

Лабораторная работа № 1 Исследование особенностей внимания и работоспособности с помощью методики «Корректурная проба» Бурдона – Анфимова…………………………………………………………5

     Лабораторная работа № 2 Экспериментальное исследование языка (речи) с помощью Прямого (свободного) ассоциативного теста…………………11

Лабораторная работа № 3 Изучение особенностей речи и мышления с помощью Направленного ассоциативного эксперимента…………………19

Лабораторная работа № 4 Экспериментальное исследование особенностей группового мышления…………………………………..…22

 

Лабораторная работа № 5 Диагностика самооценки соответствия

 образа собственной личности и идеального образа психолога с помощью методики Личностного дифференциала………………………27

 

Лабораторная работа № 6 Исследование самооценки с помощью методики  Т.В. Дембо – С.Я. Рубинштейн……………………………….31

 

Лабораторная работа  № 7 Диагностика индивидуальных свойств, влияющих на межличностные отношения с помощью методики диагностики межличностных отношений Т. Лири………………………34

 

Литература……………………………………………………………….…39

 

Словарь экспериментатора…………………………………………………42

 

Приложение 1. Бланк методики «Корректурная проба» Бурдона-Анфимова……………………………………………………………………69

 

Приложение 2. Текст опросника методики диагностики межличностных

отношений Т. Лири………………………………………………………….71

ВВЕДЕНИЕ

Важную роль в подготовке студентов к практической и научно-исследовательской работе должен играть курс экспериментальной психологии, состоящий из теоретической части, нацеленной на знакомство с основными методами психологического исследования, и практической части, позволяющей научить студентов реализовывать практические задания, получать и интерпретировать результаты исследования, оформлять их в виде нормативных отчетов.

Представленные лабораторные работы и практические задания подбирались таким образом, чтобы выполнение их было доступно, реализуемо без дорогостоящего оборудования. В первой части пособия представлены различные области общей психологии (от раздела «ощущения» до раздела «личность»).

Каждая лабораторная работа начинается с теоретического введения, содержит тему задания, цели, методику и организацию проведения работы, обработку и обсуждение результатов. В конце работы приводятся контрольные вопросы, список литературы и приложения.

В приложении представлен «Словарь экспериментатора», содержащий основные термины экспериментальной психологии и их характеристики. Описание содержания используемых понятий позволяет также уточнить особенности перевода терминов. Знания представленной терминологии являются базовым условием полноценного обсуждения и усвоения материала.

Материалы пособия направлены на формирование тезауруса экспериментальной психологии, совершенствования навыков студентов в проведении экспериментальных работ. Использование пособия в учебном процессе позволит расширить возможности самостоятельно работы студентов по курсу экспериментальной психологии.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1

Исследование особенностей внимания и работоспособности с помощью методики «Корректурная проба» Бурдона – Анфимова

Тема задания. Ознакомление студентов с методами  экспериментального изучения внимания. Отработка использованияметодики «Корректурная проба» Бурдона – Анфимова с целью изучения особенностей внимания и работоспособности в ходе выполнения задания.

 

Введение

     Одним из определений внимания в психологии является предложенное  Н. Ф. Добрыниным понимание внимания как направленности и сосредоточенности психической деятельности человека. При этом под направленностью понимается избирательный характер активности, а под сосредоточенностью – углубление в данную деятельность. Внимание можно рассматривать как процесс (или стороны какого-либо психического процесса: например, сенсорное, перцептивное, интеллектуальное внимание), и как состояния (на­пример, состояние сосредоточенности), и как свойства личности (например, внимательность).

 В зависимости  от  уровней психической регуляции внимание делится на непроизвольное, произвольное и послепроизволь­ное. Если направленность и сосредоточенность не требуют волевых усилий, то говорят о непроизвольном внимании. Непроизвольное внимание обусловлено как фи­зическими характеристиками стимула (интенсивностью, контрастностью, длительностью, внезапностью и т. п.), так и значимостью стимула для человека. Если направленность и сосредоточенность внимания человека связа­ны с сознательно поставленной целью, то говорят о

произвольном внимании. Наряду с этими двумя видами внимания различают и третий – послепроизвольный. В этом случае сознательное выполнение какой-либо задачи сопро­вождается поглощением личности данной деятельностью и не требует волевых усилий.

К числу основных характеристик внимания относят объем, избирательность, устойчивость, концентрацию, распределение и переключение. Под объемом  внимания понимается то количество объектов, которые могут быть отчетливо восприняты в относительно короткий период време­ни. Ряд исследователей в понимании объема внимания предлагают исходить из объема информации, на котором может сосредоточиться сознание субъек­та с тем, чтобы оперировать этой информацией. С помощью эк­спериментальных исследований было установлено, что объем внимания опреде­ляется шестью элементами.                         

Произвольная регуляция объема внимания при разрозненных стимулах ограничена. При смысловой организации стимулов она значительно выше. Ограниченность объема внимания требует постоянного выделения субъектом каких-либо объектов, находящихся в сенсорно-перцептивной зоне, а невыде­ленные объекты используются им как фон. Этот выбор из множества сигна­лов только некоторых из них носит название избирательности внима­ния. Количественным параметром избирательности внимания считается, на­пример, скорость осуществления испытуемым выбора стимула из множества других, а качественным – точность, т. е. степень соответствия результатов выбора исходному стимульному материалу.

Показатель успешности внима­ния является комплексной характеристикой. Он включает и количественные (скорость), и качественные (точность) параметры избирательности.

Устойчивость внимания – это способность субъекта не отклонять­ся от направленности психической активности и сохранять сосредоточен­ность на объекте внимания. Характеристиками устойчивости внимания яв­ляются временные параметры длительности сохранения направленности и сосредоточенности психической активности без отклонения от исходного качественного уровня. Исследо­вание устойчивости внимания важно проводить в динамике. Концентрация внимания предусматривает так­же определение способности субъекта сохранять сосредоточенность на объекте внимания при наличии помех. Оценку концентрации внимания про­изводят по интенсивности помех. Распределение внимания свидетель­ствует о возможности субъекта направлять и сосредотачивать внимание на нескольких независимых переменных одновременно.

Характеристиками распределения внимания в эксперименте являются временные показатели, полученные в результате сопоставления длительности правильного выполнения одной задачи и выполнения этой же задачи совместно с другими (двумя или более) задачами. Переключение внимания представляет собой перемещение его на­правленности и сосредоточенности с одного объекта на другой или с одного вида деятельности на другую. Характеристикой переключения внимания яв­ляется степень трудности его осуществления, измеряемая скоростью пере­хода субъекта от одного вида деятельности к другому. Установлено, что ско­рость переключения внимания зависит как от стимульного материала, так и от характера деятельности субъекта с ним. Легкость или трудность переклю­чения внимания обусловливается также индивидуальными особенностями субъекта, а именно свойствами его нервной системы, активностью и заинтересованностью, уровенем мотивации и т. д.

Все перечисленные характеристики внимания представляют функциональное единство, и их разделение является чисто экспериментальным при­емом.

Экспериментальные исследования устойчивости и концентрации внимания были вызваны по­требностями практики, в частности поиском условий безаварийной работы, снижения травматизма, повышения производительности труда. Выбор того или иного экспериментального метода исследования внимания обусловлен тем, какой именно вид внимания подлежит изучению. Так, при определении устойчивости непроизвольного внимания чаще всего используют аппаратур­ные методы, а при исследовании произвольного внимания обязательным ус­ловием является учет активности самого субъекта. В последнем случае наи­более распространенную группу лабораторных методов исследования внимания составляют бланковые методы, объединенные под общим названием «корректурные пробы». Корректурные пробы мо­гут состоять из разного рода стимулов: букв, цифр, геометрических фигур, связных и несвязных текстов и т. п. Задача испытуемого заключается в об­наружении заданного стимула среди других стимулов и в фиксировании его на бланке тем или иным способом.

Различные модификации корректурной пробы активно используются в экспериментальной психологии. Используемая в данной лабораторной работе корректурная проба относится к бланковым тестам скорости. В психодиагностической практике применяется с 1895 г. (тест Б. Бурдона) для исследования степени концентрации и устойчивости внимания.

Цель работы: формирование умений выявления индивидуальных особенностей внимания и работоспособности (на материале методики «Корректурная проба»).

Оборудование: стандартные тестовые бланки корректурной пробы, содержащие стандартный набор букв русского алфавита, расположенных построчно в случайном порядке (Приложение 1), секундомер, таблица для регистрации результатов пробы.

 

Выполнение задания. Задача испытуемого заключается в том, чтобы вычеркивать оп­ределенные буквы на бланке. При этом на 2-й и 4-й минутах опыта экспериментатор без предупреждения вво­дит помехи, негромко называя те или иные буквы алфавита. Для того чтобы учитывать динамику продуктивности работы за каждые 30 секунд, исследователь по истечении данного интервала времени говорит слово «черта». Испытуемый дол­жен отметить вертикальной линией на строке то место, где застало его это слово и продолжать работу дальше. Работа с корректурным бланком рассчитана на пять минут. Результаты выполнения задания каждый испытуемый определяет сам и фиксирует в протоколе.

 

Протокол.

Результаты корректурной пробы.

 

 

Вре-

мен-

ные проме-

жутки

(30 с)

 

 

 

 

Фон

 

Ответы испытуемого

(на корректурном бланке)

Характеристики внимания

 

Про-смотренные

(N)

Пра-

виль

ные

(m)

Оши

боч

ные

 

Ско-

рость

выбо-

ра

(S)

Коэф-фици-ент

точ-

ности

(А)

То же,

сред-

нее

значе-ние

 

 

Пока-

затель

кон-

цент-

рации

(К)

 

Про

дук-

тив-

ность

(Е)

 

r p
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Без помех То же С помехами(1) Без помех То же То же С помехами(2) Без помех То же То же                     А1 А2 Ап1 А4 А5 А6 Ап2   А’ бп      А»бп   К’     К»        

Инструкция испытуемому: «Вам даны листы с набором букв. Для участия в эксперименте Вам необходимо просматривать эти буквы построчно, слева направо, как при чтении, вычеркивая вертикальной чертой буквы «р» и «к». Работайте очень внимательно, но в то же время как можно быстрее. Если один бланк закончился, то, не задерживаясь, продолжайте на другом листе и т.д.

      Когда во время работы я скажу слово «черта», поставьте в том месте, где Вас застанет сигнал, короткую вертикальную линию. Затем продолжайте выполнять задание без остановки. На другие мои слова внимания не обращайте. В процессе работы разговаривать нельзя».  

 

 Обработка результатов.

1. Проверка исследова­телем заполненного бланка. Все выявленные ошибки отмечаются чернилами другого цвета. Целесообразно осуществить проверку листов дважды.

2. Подсчитывается  количество просмотренных стимулов для каждого временного интервала (N)

3. Подсчитывается количество правильных ответов (m) для каждого временного промежутка.

 4. Подсчитывается количество ошибочных (r) и пропущенных (p) обозначений для каждого тридцатисекундного интервала.

5. Определяются показатели скорости выбора (S) для каждого временного промежутка в отдельности (S1…S10) согласно следующей формуле:

S=m/t,

где t- время каждого временного промежутка (30 сек.)

6. Строится  график, условно называемый графиком динамики устойчиво­сти внимания,  для чего на  оси абсцисс откладываются все 30-секундные  отрезки  (t1… t10),  а на оси ординат — скорости выбора (S1… S10).

7. Подсчитывается  коэффициент точности (А) для каждого временного интервала по формуле Уиппла:

А=(N-r)/(N+p)

 

8. Вычисляются  коэффициенты точности внимания до воздействия помех (А’бп) и (А»бп). Так как до l-й помехи два временных промежутка,  то  А’бп  вычисляется  как  среднее  арифметическое  из

А1 +А2.  Аналогично   и   А»бп  должно  вычисляться  как  среднее  из

А4 +A5+A6.

9. Вычисляется показатели концентрации (К’) и (К»)  согласно следующим формулам:

 

              К’= Ап1/А’бп                   К»=Ап2/А»бп

 

10. Совместно с экспериментатором определяются средние значения  К’ и К» для всей группы испытуемых.

11. Подсчитывается показатель продуктивности (Е) для каждого временного промежутка по формуле:

 

Е=m∙А

 12. По результатам вычислений строится график,на котором представлено изменение продуктивности внимания в ходе эксперимента. Для этого на  оси абсцисс откладываются все 30-секундные отрезки  (t1… t10),  а на оси ординат – показатель продуктивности (Е1… Е10).

 

Обсуждение результатов. При анализе результатов эксперимента на графиках  необходимо проследить инди­видуальную динамику устойчивости внимания в течение всего задания. Об­ратить внимание на изменение показателей скорости  и продуктивности выполнения задания на 2-й и 4-й минутах (т.е. на временных промежутках с помехами). Сделать выводы о влиянии помех на устой­чивость внимания. Сопоставить свои показатели концентрации внимания со среднегрупповыми показателями и сделать выводы об индивидуальных осо­бенностях внимания.

 

Контрольные вопросы:

1. Дайте определение устойчивости и концентрации внимания.

2. Какие условные количественные показатели используются для изме­рения устойчивости и концентрации внимания?

3. Какая измерительная шкала использована в данном задании?

4. Какая общая особенность экспериментальных исследований устойчи­вости внимания?

 


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



Диагностические методики в профориентационной работе

Дата публикации: .

Одним из важных направлений профориентационной работы с обучающимися является диагностика (от греч. «распознание») их интересов, склонностей, профессиональных предпочтений, способностей, личностных особенностей, мотивации, компетенций, осуществляемая для определения их актуального состояния, особенностей, выявления проблемных зон и ресурсов для дальнейшего развития в плане профессионального самоопределения.
Профориентационная диагностика осуществляется с помощью специально разработанных диагностических методик, которые можно разделить на объективные и субъективные.

Объективные методики выявляют успешность (результативность) и/или способ (особенности) выполнения той или иной деятельности. К объективным методикам относятся, например, тесты интеллекта и тесты способностей. Особенность объективных методик состоит в том, что они опираются не на словесные ответы или самооценки, а на не зависящие от сознания человека непроизвольные действия и реакции, а также продукты его деятельности.
При использовании субъективных методик диагност получает сведения, сообщаемые о себе самим обследуемым, его самоописание, самооценивание особенностей своей личности, состояния, поведения в тех или иных ситуациях. К субъективным методикам относятся различные опросники, например, личностные, опросники состояния, настроения и т.п.
Использование объективных методик обязательно требует от диагноста профессиональной психологической подготовки, использование субъективных методик возможно и без глубоких психологических знаний.
Важно помнить об основном методологическом принципе психодиагностики – принципе комплексности. Для того, чтобы получить комплексную информацию об обследуемом, необходимо использовать разноплановые методики.
В профориентационной работе, в основном, используются субъективные методики исследования сферы профессиональных интересов и склонностей, ценностей, мотивов, например, методика «Мотивы выбора профессии» Р.Е. Овчаровой, «Опросник профессиональных предпочтений» Л. Н. Кабардовой, анкета «Ориентация» И.Л. Соломина. Помимо этого, в профориентационных целях используются методики изучения личностных особенностей, интеллекта, психических процессов (внимание, память, воображение), например, опросник Спилбергера-Ханина для определения личностной и ситуативной тревожности, тест структуры интеллекта Р. Амтхауэра, корректурная проба Б. Бурдона.
Значительная часть профориентационных методик до сих пор существует и используется только в бланковом варианте, то есть презентация, регистрация и обработка информации осуществляются вручную, что не только трудозатратно, но и не исключает возможности ошибок при занесении ответов в бланк и обработке результатов.
При выборе (подборе) методик для проведения профориентационной диагностики необходимо знать и помнить следующее:
1. большинство бланковых методик было разработано 20-30 лет назад, поэтому практически в каждой из них содержатся неактуальные, устаревшие формулировки вопросов. Например, в методике «Дифференциально-диагностический опросник» Е. А. Климова предлагаются такие виды деятельности как «организовать культпоходы», «работать на клавишных машинах (пишущей машинке, телетайпе, наборной машине и др.)»;
2. в специальной литературе и в интернет-источниках встречаются разные варианты методик, различающиеся по количеству вопросов, по форме бланка ответов, по обработке результатов и даже по названию. Например, «Опросник профессиональных предпочтений» Л.Н. Кабардовой, в котором заложено 6 типов профессий и 60 вопросов, и «Опросник профессиональной готовности» Л.Н. Кабардовой, в котором заложено 5 типов профессий и 50 вопросов. Кем привнесены подобные изменения и как они влияют на получаемые результаты диагностики, вопрос открытый;
3. в большинстве методик не указывается, с какого возраста можно применять данную методику;
4. наиболее распространенные бланковые профориентационные методики не подходят для глубокой диагностики, их использование возможно для получения экспресс-информации, ориентировочных сведений, которые, кстати, можно узнать и в результате обычной беседы с обследуемым;
5. заполнение бланков и подсчет результатов достаточно быстро утомляют обследуемых;
6. при групповом использовании бланковых методик могут возникнуть трудности с интерпретацией индивидуальных результатов обследуемых.
Таким образом, наиболее часто используемые в практике бланковые профориентационные методики больше подходят для использования на начальных этапах работы с обследуемым, для получения первичных, ориентировочных сведений, для активизации размышлений обучающихся над вопросами, связанными с профессиональным самоопределением.
В век компьютерных технологий и ценности временных ресурсов целесообразнее для профориентационной диагностики использовать компьютерные диагностические методики, которые позволяют получать комплексные результаты за более короткое время, и являются более привлекательными для обследуемых.
Один из ведущих специалистов по диагностике профессор Л.Ф. Бурлачук говорит о необходимости различать компьютерные версии бланковых диагностических методик и собственно компьютерные диагностические методики.
Компьютерные версии бланковых диагностических являются отличаются от бумажных только тем, что процессы ввода ответов и обработки результатов автоматизированы, выполняются компьютерной программой.
Компьютерные диагностические методики – это методики, с помощью которых осуществляется автоматизированное исследование с формированием индивидуального психодиагностического заключения. Данные методики изначально ориентированы на возможности современной вычислительной техники и без компьютера не могут быть проведены.
Разработку компьютерных диагностических методик осуществляют крупные научно-практические центры, например, Центр тестирования и развития «Гуманитарные технологии», Ярославский центр профориентации «Ресурс», Институт практической психологии «Иматон» и другие. Их разработки лицензированы, защищены кодом активации, при необходимости выпускается обновление содержания. Для всех компьютерных методик существуют особые требования к программному обеспечению персонального компьютера, к аппаратной конфигурации (объем оперативной памяти, наличие звуковой карты и т. п.), которые необходимо учитывать при выборе компьютерных диагностических методик для закупки.
Применение компьютерных диагностических методик дает возможность быстро и качественно выполнять математическую обработку полученных данных, применять более сложные методы обработки информации, чем при бланковом тестировании, наглядно представлять результаты, создавать базы данных по результатам диагностики, значительно облегчает качественный анализ.
Диагносту нужно помнить, что данные, получаемые в результате применения любых диагностических методик, не могут служить основанием для категорических выводов. Любая методика – это лишь вспомогательный инструмент, позволяющий получить информацию об обследуемом, которая в дальнейшем нуждается в анализе и уточнении, а результаты диагностических методик – это отправная точка для выстраивания дальнейшей профориентационной работы с обследуемым.

Как рассчитать погрешность линейности

 

Введение

Неопределенность линейности (также известная как ошибка линейности или нелинейность) является источником неопределенности, который следует учитывать в большинстве бюджетов неопределенности. Это общая характеристика, опубликованная в спецификациях производителя для различных типов измерительного оборудования. Однако я не вижу, чтобы он включался в бюджеты неопределенности так часто, как следовало бы.

Если у вас есть функция тестирования или измерения, которая охватывает диапазон значений, вам может потребоваться включить линейность в ваш анализ неопределенности. Поэтому я подумал, что было бы неплохо разработать руководство, показывающее, как шаг за шагом оценивать неопределенность линейности с помощью Microsoft Excel.

В этом руководстве вы узнаете все, что вам нужно знать о погрешности линейности, в том числе;

  1. Что такое погрешность линейности
  2. Почему важна погрешность линейности
  3. Когда следует включать погрешность линейности
  4. Методы определения погрешности линейности
  5. Какой метод определения неопределенности следует использовать
  6. Как рассчитать погрешность линейности (шаг за шагом)

 
 

Что такое погрешность линейности

Линейность — это свойство математической зависимости или функции, которое может быть графически представлено в виде прямой линии.

Нелинейность — это отклонение от прямой линии в желаемом диапазоне.

Таким образом, неопределенность линейности представляет собой неопределенность, связанную с нелинейным поведением, наблюдаемым в диапазоне предполагаемой линейной функции.

Когда вы думаете о том, как работает измерительное оборудование, вы, вероятно, предполагаете, что его измерительные характеристики линейны во всем диапазоне измерений.

Однако обычно это не так.

Функции измерения большинства устройств на самом деле не являются линейными. Вместо этого они приблизительно линейны. Итак, мы пытаемся исправить их с помощью коэффициентов и линейных или полиномиальных уравнений, чтобы сделать их работу более предсказуемой.

Тем не менее, уравнения и коэффициенты прогнозирования полностью корректируют свое нелинейное поведение. Поэтому мы должны учитывать неопределенность линейности.

Нелинейное поведение чаще всего наблюдается для многих механических устройств и физических материалов. Например, вот список устройств, линейность которых обычно оценивается;

  • Манометры (с трубками Бурдона)
  • Датчики давления (с тензодатчиками)
  • Тензодатчики,
  • Силомеры,
  • Весы и аналитические весы,
  • Датчики крутящего момента,
  • Термометры сопротивления (например, ПТС, РДТ, термисторы и т. д.),
  • Жидкостные стеклянные термометры (например, ртутные, спиртовые и т. д.),
  • Гигрометры,
  • Циферблатные индикаторы,
  • и многое другое.

Кроме того, многие электрические устройства также могут демонстрировать нелинейное поведение.

  • Цифровые мультиметры,
  • Многофункциональные калибраторы,
  • Осциллографы,
  • Измерители LCR,
  • Измерители фазы,
  • Имитаторы термопар,
  • Датчики мощности,
  • Генераторы сигналов,
  • и многое другое.

Независимо от того, какой тип оборудования вы используете, не забывайте учитывать линейность в вашем анализе неопределенности, если только это не является незначительным или неуместным.

 
 

Почему важна погрешность линейности

Неопределенность линейности важна, поскольку она позволяет учитывать влияние нелинейности на функцию измерения. Если вы используете уравнение для оценки неопределенности в диапазоне измерений, вам может потребоваться рассмотреть возможность оценки неопределенности линейности.

Я часто слышу, как люди говорят, что линейность не важна или что ее не нужно включать в бюджет неопределенности. Я говорю, проверьте это и пусть результаты говорят сами за себя.

Если результат мал или незначителен, отлично! Теперь у вас есть объективные доказательства, подтверждающие ваше мнение. Тем не менее, я бы все же включил его в ваш бюджет неопределенности, чтобы доказать, что вы его учитывали.

Если результат значителен, включите его в свой бюджет неопределенности.

Если вы не можете рассчитать линейность, попробуйте прочитать руководства и спецификации производителя, чтобы узнать, указаны ли они в спецификациях.

Тем не менее, погрешность линейности важна. По крайней мере, подумайте, влияет ли это на неопределенность ваших измерений.

 
 

Когда следует включать погрешность линейности

Линейность следует включать в анализ неопределенности всякий раз, когда вы оцениваете неопределенность для непрерывного диапазона измерений.

Если вы планируете использовать линейное уравнение для прогнозирования неопределенности измерений в заданном диапазоне измерений, вам следует включить линейность в свой анализ неопределенности.

При оценке неопределенности измерений в диапазоне измерений вы обычно оцениваете неопределенность в контрольных точках, близких к минимуму и максимуму диапазона измерений. Поскольку ваш анализ неопределенности не оценивает неопределенность в точках между минимальным и максимальным значениями, вам необходимо принять во внимание нелинейность функции.

Кроме того, многие измерительные приборы демонстрируют нелинейное поведение ниже 10 % диапазона измерений. Когда вы оцениваете неопределенность для значений ниже 10 % диапазона измерения, вы с большей вероятностью увидите нелинейное поведение по мере приближения к нулю.

Обязательно примите это во внимание при выборе контрольных точек для анализа неопределенности.

 
 

Методы определения погрешности линейности

Существует два распространенных метода, которые можно использовать при оценке погрешности линейности. Они есть;

  1. Максимальное отклонение от линейности
  2. Типичное отклонение от линейности

 

Метод 1: максимальное отклонение от линейности

Максимальная ошибка обеспечивает максимальное отклонение от линейного поведения уравнения предсказания с подгонкой линии (например, регрессия, интерполяция, B.F.S.L.).
 

 
 

Метод 2: стандартная ошибка из-за линейности

Стандартная ошибка обеспечивает типичное отклонение от линейного поведения уравнения прогнозирования подобранной линии (например, регрессия, интерполяция, B. F.S.L.).
 

 
Оба метода оценивают отклонение от линейности. Разница между этими двумя методами заключается в том, что один метод оценивает наихудший сценарий, а другой оценивает наиболее вероятный или наиболее вероятный сценарий.

 
 

Какую погрешность следует использовать: максимальную или стандартную

Метод максимального отклонения является наиболее часто используемым методом для оценки погрешности линейности. Кроме того, это наиболее рекомендуемый метод. Если вы решите провести какое-то исследование, вы, скорее всего, найдете информацию о методе максимального отклонения.

NIST рекомендует метод максимального отклонения в своем Справочнике инженерной статистики NIST/SEMATECH. См. отрывок, представленный ниже.

При оценке неопределенности линейности я предпочитаю использовать метод стандартной ошибки . Я считаю, что это более применимо к анализу неопределенности и разработке уравнения предсказания неопределенности CMC, особенно если я уже рассмотрел систематическую ошибку или ошибку в своем анализе неопределенности.

Если вы решите использовать максимальное отклонение для линейности, будьте осторожны, чтобы не исказить результаты и не завысить расчетную погрешность измерения.

Когда вы включаете смещение или ошибку в свой анализ неопределенности, вы, скорее всего, завысите свою неопределенность, используя метод максимального отклонения. Тем более, что максимальное отклонение и смещение могут оказаться одним и тем же результатом!

Если вы решите использовать метод стандартной ошибки, вы, скорее всего, занизите свою неопределенность измерения, если не включите погрешность в свой бюджет неопределенности.

Если вы включаете погрешность в свой анализ неопределенности, использование стандартной ошибки для неопределенности линейности, скорее всего, даст вам более точную оценку неопределенности в измерении.

Итак, используйте метод, который вам больше нравится. По крайней мере, вы должны знать, какие варианты у вас есть и почему вы решили использовать выбранный вами метод, если кто-нибудь когда-нибудь задаст вам вопрос.

 
 

Как рассчитать погрешность линейности

Чтобы рассчитать погрешность линейности, я покажу вам, как выполнить регрессионный анализ в Microsoft Excel и найти максимальное отклонение и стандартную ошибку.

В Microsoft Excel есть два процесса, которые можно легко использовать для получения результатов;

  1. Пакет инструментов для анализа данных и
  2. Функции ЛИНЕЙН и ПЕРЕСЕЧЕНИЕ.

 

Вариант 1

Поиск погрешности линейности с помощью Data Analysis ToolPak

В этом разделе вы узнаете, как использовать Data Analysis ToolPak для определения неопределенности линейности, выполнив четыре шага ниже;

  1. Установить пакет инструментов для анализа данных,
  2. Введите стандартные данные и данные проверяемого оборудования,
  3. Выполнение регрессионного анализа и
  4. Найдите свою погрешность линейности

 

1. Установите пакет инструментов для анализа данных

Для расчета неопределенности линейности необходимо выполнить регрессионный анализ. Чтобы сделать это в Microsoft Excel, вам необходимо установить пакет инструментов анализа данных.

Поскольку эта надстройка встроена в Microsoft Excel, все, что вам нужно сделать, это активировать ее. Чтобы активировать пакет инструментов анализа данных, выполните следующие действия:

 
a. Перейдите на вкладку «Файл»




б. Щелкните Параметры (на левой боковой панели)
 

 
 
c. Откроется новое окно. Щелкните Надстройки.
 

 
 
д. В нижней части экрана используйте раскрывающееся меню, чтобы выбрать надстройки Excel, затем нажмите кнопку «Перейти».
 

 
 
e. Установите флажок рядом с Analysis ToolPak, затем нажмите кнопку «ОК».
 

 
Пакет инструментов анализа данных будет добавлен в Microsoft Excel. Вы можете добавить на вкладке «Данные».

 

2. Введите стандартные данные и данные проверяемого оборудования

 
a. Введите номинальные значения в столбец X
Теперь, когда пакет инструментов анализа данных добавлен в Microsoft Excel, выберите столбец и введите номинальные или стандартные значения. Вы хотите использовать все контрольные точки, откалиброванные для диапазона измерения, в котором вы оцениваете погрешность линейности.
 

 
 
б. Введите фактические значения в столбец Y
Затем выберите другой столбец и введите результаты калибровки для тестируемого устройства (UUT).
 

 
 

3. Выполните регрессионный анализ

 
a. Open Data Analysis ToolPak
Теперь мы собираемся заставить работать Data Analysis ToolPak. Нажмите на вкладку Данные. Посмотрите на правую часть панели инструментов и нажмите кнопку Анализ данных.
 

 
 
б. Выберите Регрессионный анализ
Откроется новое окно со списком анализов. Прокрутите вниз и выберите Регрессионный анализ. Затем нажмите кнопку «ОК».




в. Выберите столбец Y
. Откроется новое окно, в котором необходимо ввести информацию, необходимую для выполнения регрессионного анализа. В разделе «Ввод» найдите ячейку «Входной диапазон Y» и нажмите кнопку справа от ячейки.
 

 
Выберите все ячейки, содержащие результаты калибровки проверяемого оборудования.
 

 
 
д. Select Column X
Найдите ячейку Input X Range и нажмите кнопку справа от ячейки.
 

 
 
Выберите все ячейки, содержащие номинальные или стандартные значения.
 

 
 
e. Выберите место для результатов
В разделе «Параметры вывода» выберите диапазон вывода и нажмите кнопку справа от входной ячейки.
 

 
 
Выберите ячейку, в которую вы хотите сообщить результаты. Я рекомендую выбрать раздел справа или ниже вашей таблицы данных. Результаты регрессии заполнят множество ячеек, поэтому следите за тем, чтобы ваши данные не были перезаписаны.




ф. Нажмите, чтобы показать остатки
В разделе «Остатки» установите флажок, чтобы показать остатки.
 

 
 
г. Нажмите кнопку «ОК», чтобы выполнить анализ
Наконец, нажмите кнопку «ОК», чтобы выполнить регрессионный анализ. После того, как вы нажмете кнопку, Microsoft Excel выполнит регрессионный анализ и покажет вам результаты.
 

 
 

4. Найти погрешность линейности

а. Найдите стандартную ошибку или максимальную невязку
Для определения погрешности линейности вам нужно посмотреть на стандартную ошибку или максимальную невязку. Метод, который вы предпочитаете использовать для оценки линейности, определит, какие данные вы будете вводить в свой бюджет неопределенности.
 

 
 

Вариант 2

Определение погрешности линейности с помощью функции ЛИНЕЙН и ПЕРЕСЕЧЕНИЯ

0008 и INTERCEPT Функция предназначена для расчета неопределенности линейности, следуя четырем шагам, описанным ниже;

  1. Введите стандартные данные и данные проверяемого оборудования,
  2. Расчет коэффициента усиления,
  3. Расчет коэффициента смещения,
  4. Рассчитайте свою подобранную линию прогноза,
  5. Вычислить остатки и
  6. Найдите свою погрешность линейности

 

1. Введите результаты стандарта и проверяемого оборудования

Сначала создайте таблицу и введите стандартные или номинальные значения в столбец X. Затем введите результаты в столбец Y.
 

 
 

используя функцию ЛИНЕЙН в Microsoft Excel.

  1. Тип «=LINEST(»
  2. Выберите все ячейки в столбце Y,
  3. Выберите все ячейки в столбце X,
  4. Введите «Истина», поскольку коэффициент смещения будет рассчитываться нормально,
  5. Введите «Истина» для дополнительной статистики регрессии,
  6. Введите «)» и нажмите клавишу Enter.

= Linest ([Selected Y-клетки], [выбранные X-клетки], True, True)





3. Рассчитайте коэффициент смещения

Рассчитайте коэффициент смещения (I.E. ) с помощью функции INTERCEPT в Microsoft Excel.

  1. Тип «=ПЕРЕХОД(»
  2. Выберите все ячейки в столбце Y,
  3. Выберите все ячейки в столбце X,
  4. Введите «)» и нажмите клавишу Enter.

= Intercept ([Selected Y -клетки], [Selected X -клетки])





4. Рассчитайте подходящую прямую линию

Рассчитайте подходящую прямую линию, используя усилительную линию.

  1. Введите «=»
  2. Выберите первое значение в столбце X,
  3. Умножить на коэффициент усиления,
  4. Добавить коэффициент смещения,
  5. Нажмите клавишу Enter
  6. Скопируйте и вставьте оставшиеся значения в столбце X.

Подсказка: Нажмите клавишу F4 при выборе ячеек коэффициентов, чтобы заблокировать ячейки при копировании и вставке уравнений.
 

 
 

5. Вычислите невязки

Вычислите невязки, рассчитав разницу между наблюдаемым результатом Y и подогнанным результатом Y.

  1. Тип «=ABS(»
  2. Вычтите первую ячейку в столбце Y на первую ячейку в столбце с аппроксимацией Y,
  3. Введите «)» и нажмите клавишу Enter.
  4. Скопируйте и вставьте остальные значения в столбце Y

= ABS ([[y-всплывающая ячейка]-[y-подставная клетка])





6. Найдите неопределенность линеарности

Рассчитайте стандартный и максимальный отклонение до найта неопределенность линейности.

 
а. Стандартная ошибка

= SQRT(SUMSQ([Остаточные ячейки])/(COUNT([Остаточные ячейки])-2))

 
 

 
 
b. Максимальное отклонение

= Макс ([остаточные клетки])





Заключение

Линейность Неопределенность является важным источником неопределенности, который вы хотите включить в свой неопределенность. Если вы используете уравнения прогнозирования для неопределенности CMC, а ваша функция измерения охватывает диапазон значений, вы можете добавить линейность к своим бюджетам неопределенности, чтобы учесть нелинейность в вашей функции измерения.

Из этого руководства вы должны были узнать;

  1. Что такое неопределенность линейности,
  2. Два метода расчета неопределенности линейности,
  3. Как рассчитать и
  4. Когда включать его в ваши бюджеты неопределенности.

Попробуйте эти методы и дайте мне знать, какой из них вы предпочитаете. Кроме того, дайте мне знать, какие дополнительные примеры вы хотели бы, чтобы я добавил в руководство.

Тест Бурдона с номерами

Главная / Тесты Бурдона / Тест Бурдона с номерами

На самом деле цифровой вариант теста Бурдона может быть самым простым из всех вариантов теста Бурдона — так как цифры воспринимаются легче, чем, например, буквы или кольца с определенным направлением зазора, но это не никоим образом не уменьшают возможности этого типа теста Бурдона для оценки возможностей нашего внимания.

Инструкция по выполнению теста Тест Бурдона цифровая версия — онлайн:

Задача испытуемого при выполнении данной формы теста Бурдона состоит в том, чтобы, последовательно просматривая строку за строкой таблицы с цифрами, найти и выделить те цифры, которые были даны в задании. Это может быть как одно число, так и два, в зависимости от варианта теста. Время выполнения теста чуть меньше, чем для большинства видов корректурных тестов, а именно 3 минуты. Если вы справились с задачей раньше, нажмите на кнопку «Отправить».

Тест для прохождения на смартфонах с маленьким разрешением экрана. Строка из 40 цифр делится на две строки по 20 цифр. В результатах две строки будут считаться одной строкой. Ссылка на тест ниже:
Пройти онлайн-тест «Тест Бурдона — Числа» (для маленьких экранов)
Пройти тест на широкоэкранных устройствах — стандартно 40 цифр в строке:
Пройти тест «Тест Бурдона — Числа» онлайн (для стандартных мониторов)

Имейте в виду, что прохождение этого теста на маленьком экране (экраны смартфонов с низким разрешением) может помешать точной и объективной оценке ваших способностей к вниманию, поскольку по мере уменьшения ширины экрана поле вид сужается и, как и ожидалось, увеличивается объем внимания, направленный на проверку меньших строк с числами. При этом есть вероятность, что общее количество просмотренных строк за отведенное время в мобильной версии теста будет ниже. Прохождение теста «Тест Бурдона — Числа» на устройствах стандартной ширины (на персональных компьютерах) позволит получить более объективные данные о возможностях вашего разума.

Bourdon test calculated indicators:

  • Main indicators:

    Time spent t

    The total number of characters viewed up to the last selected character N

    Total number of lines viewed C

    Общее количество зачеркнутых знаков n

    Общее количество зачеркнутых знаков M

    Правильно выбранные буквы S

    ПИСЬМА. символов в секунду.

    Индикатор точности работы (первый вариант) T1=M/n T1 усл. ед.

    Индикатор точности работы (второй вариант) T2=S/n T2 усл. ед.

    Показатель точности работы (третий вариант, по Уиппу) Т3=(М-О)/(М+Р) Т3 условных единиц

    Индекс умственной продуктивности E=N*T2 E знаков.

    Умственная работоспособность Au=(N/t)*((M-(O+P))/n) Au символов в секунду

    Концентрация (процент правильно выделенных символов из всех, которые нужно было выделить) K= ((M-O)*100)/n K процентов.